spark hadoop运行原理？

一、spark hadoop运行原理？

1）输入文件数据。将文件数据以分片（partition）的形式输入，根据分片的大小将数据分为多个分片（例如分片大小为50M，若文件数据仅为3M则仅需要一个分片，若为65M则需要两个分片），具体的数据形式为 key：value。

（2）Map阶段

对于具体的任务选择性的进行combine。如若任务为求最大/小时，可以在分片内先进行简单的reduce合并，根据key的不同先求出每一个key的最大/小，以减小后面真正reduce阶段时数据量过大产生的压力，可以提高传输速率。但当任务是求平均时，则不可以这么做，因为先分片内key相同的数据求平均，再各个分片key相同的数据求平均的结果与直接将所有key相同的数据求平均，结果大概率是不一样的。

根据key对数据进行排序

输出会写到内存缓冲区，空间都存满后，其他数据会被写到磁盘中。

（3）Shuffle阶段

Map阶段中主要对分片内的数据进行了拆分和简单的组合，而shuffle阶段则是将Map阶段各个分片的输出做一个整合并重新分片。具体来说，shuffle阶段会把key进行hash操作，相同的结果放入同一个分片，把所有分片中相同的key对应的key：value对组合在一起放入同一个分片，方便后续对相同key的数据做统一处理。

（4）Reduce阶段

Reduce阶段通过将key相同的数据（已经由Shuffle阶段存储在同一个分片中）根据要求合并运算得到最终的结果，这时每一个key仅存在一个value，将key：value结果存入HDFS

二、hadoop为何停止运行失败？

1，启动失败

问题描述：在master上运行start-all.sh之后提示Caused by: java.net.URISyntaxException: Illegal character in authority at index 7: hdfs://master:9000，导致secondarynamenode无法启动。

问题原因：core-site.xml中<value>hdfs://master:9000 </value>多了一个空格。

解决方法：去掉多余空格。记得更新到其他slave节点，否则slave节点的相关进程会无法启动。

2，停止失败

问题描述：运行stop-all.sh之后使用jps依然能查看到jobtracker、namenode等进程。

问题原因：/tmp目录下有以前使用其他版本留下的文件没有删除。

解决方法：su到root用户，删除tmp目录下的所有文件。

3，启动失败

问题描述：在master上运行start-all.sh之后提示java.net.BindException。

问题原因：端口被占。

解决方法：lsof -i:9000等在conf中配置的端口，如果找到相应的进程，用kill命令杀掉即可。

4，启动失败

问题描述：slave上的datanode和tasktracker无法成功启动，日志中提示No route to host。

问题原因：master上的防火墙阻止连接。

解决办法：

1. turn off the firewall

sudo service iptables stop

2. allow the traffic in port 9000

sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 9000 -j ACCEPT

sudo /etc/rc.d/init.d/iptables save

sudo service iptables restart

5，使用失败

问题描述：用hadoop fs -put file命令时，提示could only be replicated to 0 nodes, instead of 1

问题原因：slave上的防火墙阻止连接

解决办法：同4，注意：用sudo命令运行service时密码是当前用户的密码。

6，使用失败

问题描述：slave的reduce一直在copy数据，不能动。

问题原因：/etc/hosts配置中被系统自动加入一行192.168.100.134 slave1 # Added by NetworkManager，覆盖了手动配置的映射。

解决办法：注释该配置即可

三、Python运行？

可以运行。因为Python是一种高级编程语言，具有简单易学、易维护、跨平台等特点，且支持大量的第三方库和模块，所以在实际应用中被广泛使用。在编写Python程序后，可以通过器对程序进行运行。除了可以在本地计算机上运行Python程序，还可以在云服务器、手机等设备上运行。同时，Python也可以与其他语言如Java、C++等进行集成运用，使得开发更加多样化和高效化。

四、hadoop三种运行环境？

apache版本的hadoop三种运行环境的介绍

1.standAlone：单机版的hadoop运行环境，所有都跑在一台环境上

2.伪分布式：主节点都在一台机器上，从节点分开到其他机器上，借助3台机器实现

3.完全分布式：主节点全部分散到不通的

五、python 后台运行

Python 后台运行：让您的应用持续高效运行

在当今的技术领域中，构建高效、稳定的应用程序是至关重要的。Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言，已经成为许多开发者的首选。而以 Python 后台运行方式来构建应用不仅可以提升性能，还能确保应用程序在不同环境中的稳定运行。

什么是 Python 后台运行？

Python 后台运行指的是将 Python 程序在操作系统的后台运行，而不是在用户前台界面可见的情况下执行。这意味着用户可以继续使用计算机或其他软件，而不会受到 Python 程序的干扰。

通过 Python 后台运行，您可以实现以下优点：

• 提高性能：由于 Python 后台程序不会占用用户的交互界面，因此系统资源可以更充分地分配给应用程序，从而提高性能和响应速度。
• 实时监控：通过将 Python 程序置于后台运行，您可以轻松地实时监控应用程序的运行状态，及时调整和修复可能出现的问题。
• 自动化任务：通过后台运行，您可以编写定时任务或自动化脚本，实现一些重复性的任务，从而提高工作效率。
• 多平台兼容：Python 后台运行可以在各种操作系统上实现，包括 Windows、Mac 和 Linux，具有良好的跨平台兼容性。

如何实现 Python 后台运行？

要在 Python 中实现后台运行，可以使用以下方法：

1. 使用操作系统的工具

大多数操作系统都提供了命令行工具或特定函数来实现后台运行。在 Linux 中，可以使用 nohup 命令；在 Windows 中，可以使用 start 命令，并将程序作为后台服务运行。以下是一个使用 nohup 命令运行 Python 脚本的示例：

> nohup python script.py &

这样，Python 脚本将在后台运行，并将输出重定向到一个名为 nohup.out 的文件中。

2. 使用 Python 的相关库

Python 社区也提供了许多强大的库，可以帮助实现 Python 后台运行，例如：

• daemon：这是一个轻量级的库，可以将 Python 脚本变为守护进程，后台持续运行。
• python-daemon：这是一个功能丰富的库，可以将 Python 程序转变为守护进程，并提供了更多的控制和配置选项。
• supervisor：这是一个非常流行的进程管理工具，可以帮助监控和管理后台运行的 Python 进程。

根据您的具体需求，选择合适的库来实现 Python 后台运行。

Python 后台运行的应用场景

Python 后台运行的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

1. Web 应用程序

对于具有高并发访问量的 Web 应用程序，使用 Python 后台运行可以显著提升性能和吞吐量。通过将一些任务或逻辑处理放到后台执行，可以减轻前台服务器的负载，提高用户的访问体验。

2. 数据处理与分析

在大数据时代，数据处理和分析是许多企业和科研机构的重要工作。Python 后台运行可以用于处理大量的数据集，进行复杂的分析和计算，而不会影响其他工作。

3. 定时任务与自动化

Python 后台运行非常适合用于编写定时任务或自动化脚本。您可以编写一个后台程序来定期执行某些重复性的任务，如数据备份、文件清理等，以提高工作效率。

4. 多线程与并发编程

Python 作为一种多线程和并发编程的语言，后台运行可以帮助您更好地管理和控制多个线程的执行，从而避免出现竞争条件和死锁等问题。

结语

Python 后台运行是一种强大且实用的方式，可以提升应用程序的性能和稳定性。通过选择适当的方法和工具，您可以轻松地将 Python 程序置于后台运行，从而解放前台资源，提高工作效率。

在开发过程中，不要忘记为您的 Python 后台程序添加适当的日志记录功能，以便实时监控和排查可能出现的问题。利用 Python 强大的日志库来记录关键信息，将帮助您更好地了解程序的运行状态。

借助 Python 后台运行的优势，让您的应用持续高效运行吧！

六、centos运行python

CentOS操作系统上运行Python的最佳实践

在CentOS操作系统上运行Python是许多开发人员和系统管理员经常面对的挑战之一。Python作为一种流行且功能强大的编程语言，被广泛应用于各种领域，因此在CentOS上正确配置和管理Python环境至关重要。本文将介绍在CentOS操作系统上运行Python的最佳实践，帮助您有效地搭建和维护Python环境。

为什么选择CentOS操作系统？

CentOS 是一种基于Linux的开源操作系统，以其稳定性和安全性而闻名。许多企业和个人选择CentOS作为其服务器操作系统，通常用于托管Web应用程序、数据库等关键任务。在CentOS上运行Python可以充分利用其稳定、可靠的环境，确保Python应用程序的高可用性和性能。

安装Python

在CentOS操作系统上安装Python通常会遇到版本兼容性和依赖项问题。CentOS自带了较旧的Python版本，为了使用最新的Python特性和模块，建议通过第三方软件源或虚拟环境安装Python。

您可以通过以下命令安装Python：

• yum install python3 - 安装Python 3版本
• yum install python-pip - 安装Python包管理器pip

管理Python虚拟环境

虚拟环境是Python开发中的重要概念，它可以帮助您隔离项目之间的依赖关系，避免版本冲突和混乱。在CentOS上管理Python虚拟环境可以通过以下步骤实现：

1. 安装virtualenv： pip install virtualenv
2. 创建虚拟环境： virtualenv myenv
3. 激活虚拟环境： source myenv/bin/activate
4. 安装依赖包： pip install package_name
5. 退出虚拟环境： deactivate

优化Python性能

为了在CentOS上最大限度地优化Python性能，您可以考虑以下几点：

• 使用JIT编译器： 在某些情况下，使用JIT（即时编译）编译器可以加速Python代码的执行。
• 优化代码： 编写高效、可扩展的 Python 代码可以提升应用性能。
• 定期清理： 清理无用的变量、模块和资源可以释放内存，改善性能。

部署Python应用

一旦您在CentOS上配置和优化了Python环境，接下来是部署Python应用程序。您可以选择不同的部署方式，如：

• WSGI服务器： 使用WSGI服务器（如Gunicorn、uWSGI）部署Python Web应用。
• 容器化部署： 使用Docker等容器技术，将Python应用打包、部署和管理。
• 云平台部署： 将Python应用部署到云平台（如AWS、Azure）以实现高可用和弹性扩展性。

监控与调试

在生产环境中，监控和调试Python应用是至关重要的，以确保应用程序的稳定性和可靠性。您可以使用以下工具进行监控与调试：

• 日志记录工具： 使用日志记录工具（如Logstash、ELK Stack）监控应用程序日志。
• 性能分析工具： 使用性能分析工具（如cProfile、Py-Spy）识别和解决性能瓶颈。
• 错误追踪工具： 使用错误追踪工具（如Sentry、Rollbar）实时监控应用程序错误。

结语

在CentOS操作系统上运行Python需要遵循一些最佳实践和技巧，以确保Python应用程序的稳定性和性能。通过正确安装、管理虚拟环境、优化性能、部署应用和监控调试，您可以有效地构建和维护Python环境，实现更好的开发体验和用户体验。

七、python后台运行

Python后台运行的实现方法

在开发Web应用程序时，有时我们需要让Python代码在后台持续运行，例如处理长时间运行的任务、定时任务或实时数据处理。本文将介绍几种实现Python后台运行的方法，以满足不同的需求。

1. 使用Python的多线程

Python提供了内置的threading模块，可以通过创建线程来实现后台运行。以下是一个示例代码：

import threading def background_task(): while True: # 后台任务逻辑 pass # 创建并启动后台线程 thread = threading.Thread(target=background_task) thread.daemon = True thread.start()

在此示例中，我们定义了一个background_task函数，用于执行后台任务。然后，我们创建了一个线程，并将background_task函数作为目标函数传递给线程。通过设置线程的daemon属性为True，确保当主线程结束时，后台线程也会随之结束。最后，我们启动线程。在background_task函数中可以编写需要在后台持续运行的代码。

2. 使用Python的多进程

与多线程相似，Python也提供了多进程的支持。使用多进程可以更好地利用多核处理器，并且在某些情况下比多线程更稳定和安全。以下是一个使用multiprocessing模块实现后台运行的示例：

import multiprocessing

def background_task():
    while True:
        # 后台任务逻辑
        pass

# 创建并启动后台进程
process = multiprocessing.Process(target=background_task)
process.daemon = True
process.start()

与多线程的示例类似，我们定义了一个background_task函数，用于执行后台任务。然后，我们创建了一个进程，并将background_task函数作为目标函数传递给进程。通过设置进程的daemon属性为True，我们确保当主进程结束时，后台进程也会随之结束。最后，我们启动进程。在background_task函数中可以编写需要在后台持续运行的代码。

3. 使用Python的守护进程

Python还提供了一种特殊的进程，称为守护进程（daemon process）。守护进程会在主进程结束时自动结束，无需手动设置daemon属性。以下是一个使用multiprocessing模块创建守护进程的示例：

import multiprocessing

def background_task():
    while True:
        # 后台任务逻辑
        pass

# 创建并启动守护进程
process = multiprocessing.Process(target=background_task)
process.start()

在此示例中，我们创建了一个守护进程，并将background_task函数作为目标函数传递给该进程。然后，我们启动进程。与前面的示例不同，我们无需设置daemon属性为True，因为所有守护进程都是自动设置的。

4. 使用Python的定时任务库

如果我们需要定期执行后台任务，可以使用Python的定时任务库。例如，APScheduler是一个功能强大的Python库，可以方便地创建和管理定时任务。以下是一个使用APScheduler库的示例：

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

def background_task():
    # 后台任务逻辑
    pass

# 创建并启动后台任务调度器
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_job(background_task, 'interval', minutes=30)  # 每30分钟执行一次
scheduler.start()

在此示例中，我们首先导入BackgroundScheduler类，并定义了一个background_task函数，用于执行后台任务逻辑。然后，我们创建了一个后台任务调度器，并使用add_job方法添加了一个定时任务。在此示例中，我们将background_task函数设置为每30分钟执行一次。最后，我们启动调度器。该调度器将负责按照定义的定时方式调用background_task函数。

总结

本文介绍了四种实现Python后台运行的方法：多线程、多进程、守护进程和定时任务库。根据不同的需求和场景，我们可以选择适合的方式来实现后台任务的持续运行。

无论是长时间运行的任务还是定时任务，Python提供了丰富的工具和库来简化后台任务的管理和执行。根据应用程序的需求，选择合适的方法可以提高程序的性能、稳定性和可维护性。

八、centos 运行python

CentOS是一款基于Red Hat Enterprise Linux（RHEL）源代码构建的自由操作系统。许多人选择在CentOS上运行Python，因为Python在数据分析、Web开发等领域有着广泛的应用。本文将重点介绍在CentOS上运行Python的相关内容，帮助读者更好地理解和应用这两者之间的关系。

CentOS系统简介

CentOS，全称Community Enterprise Operating System，是一种开源的操作系统，致力于提供一个稳定、可靠且易于管理的平台。它与RHEL兼容性极高，因此被广泛应用在服务器端和企业级环境中。CentOS的版本更新相对稳定，提供长期支持(LTS)，为用户提供安全可靠的运行环境。

Python在CentOS上的应用

Python是一种高级编程语言，具有简单易学、功能强大的特点，被广泛应用于数据处理、科学计算、人工智能等领域。在CentOS系统中安装Python可以帮助用户快速开发各类应用程序，提高工作效率。

在CentOS上运行Python有多种方式，用户可以选择通过软件包管理工具如Yum进行安装，也可以手动下载源代码进行编译安装。不同的安装方式适用于不同的场景，用户可以根据自己的需求选择合适的方法。

使用Yum安装Python

Yum是CentOS系统中的包管理工具，可以帮助用户快速安装、更新和移除软件包。要在CentOS上安装Python，可以使用以下命令：

• sudo yum install python

通过Yum安装Python可以自动解决依赖关系，简单快捷。用户只需执行一条命令，便可在系统中安装最新版本的Python解释器，为后续开发工作奠定基础。

手动编译安装Python

如果用户需要安装特定版本的Python或者对Python进行定制化配置，可以选择手动编译安装的方式。这种方式需要用户自行下载Python源代码，进行编译、配置和安装操作。

以下是手动编译安装Python的基本步骤：

1. 下载Python源代码包
2. 解压源代码包并进入目录
3. 配置编译选项
4. 编译并安装Python

手动编译安装Python需要用户对系统和Python有一定的了解，但可以更灵活地控制Python的安装参数，满足个性化需求。

Python虚拟环境管理

在CentOS系统中，用户还可以通过虚拟环境管理工具如virtualenv创建独立的Python运行环境，实现项目之间的隔离和管理。使用虚拟环境可以避免不同项目间的依赖冲突，提高代码的可移植性和稳定性。

要在CentOS系统中使用virtualenv，可以按照以下步骤进行：

1. 安装virtualenv
2. 创建虚拟环境
3. 激活虚拟环境
4. 在虚拟环境中安装Python包

通过虚拟环境管理工具，用户可以方便地管理不同项目的依赖关系，提高开发效率，降低运行风险。

结语

在CentOS系统上运行Python，既可以通过包管理工具快速安装，也可以通过手动编译安装实现定制化配置。虚拟环境管理工具为用户提供了更灵活的环境管理方式，帮助用户更好地管理Python项目。

无论是数据处理、Web开发还是科学计算，Python在CentOS系统上的应用都将为用户带来更好的开发体验和工作效率。希望本文对读者在CentOS上运行Python有所帮助，欢迎探讨交流。

九、python怎么运行？

1.在开始菜单输入IDLE，然后打开python自带的IDLE。

2.点击file-new file，然后就会弹出一个新的空白窗口。之后写入程序

3.写完以后点击file-save，保存的时候注意要选择python files类型，文件名以py为结尾。

4.要运行这个程序，可以直接点击run-run module。

5.在IDLE看到程序运行的结果。

6.可以打开命令行模式，菜单栏寻找cmd即可

7.输入python 文件名.py即可运行。或者输入python 文件路径.py也是可以运行的。

十、python 运行环境？

Python语言可以运行在目前流行的各种操作系统上。所以只要在你的电脑里面安装上Python解析程序就可以运行Python语言了。

如果你的程序没有涉及到图形界面，就可以在字符界面下运行，如果涉及到图形界面，那么操作系统还必须支持图形界面才能够正常运行。